当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测了。在这里把“基于LSTM的auto-encoder”的代码分享出来。 代码参考了Jason Brownlee大佬修改的:具体链接我找不到了,当他的博客我还能找...
为了更好地分析这些时间序列数据,进行异常检测,本文首先提出了基于卷积神经网络(Convolutional nerual networks, CNN)和长短期记忆模型(Long-short term memory, LSTM)模型的自编码器(Autoencoder,AE)框架。首先,提出了一种方法用于生成具有统计性质的特征来丰富原始时间序列的特征空间,然后利用自编码器对扩充后时序特征进...
提出了一种基于LSTM-AE的异常检测模型,该模型利用长短期记忆网络提取时间序列数据的特征,并通过重构误差来判断异常值。 引入了基于DBSCAN的聚类技术,将LSTM-AE提取的潜在特征进行聚类,以便更好地反映时间序列和非线性属性。 结合LSTM-AE和OC-SVM模型,提出了一种新的集成决策规则,可以更准确地识别异常值。 LSTM-Autoe...
针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的序列无法正确判断正常与异常的问题,提出一种集成LSTM-AE框架——LAEE(长短期记忆自编码器集成框架).将训练阶段拆分为预训练和预检测两个阶段,在预训练阶段训练多个隐层维...
进一步,异常数据检测: [0024] 使用机组i经过滑动窗口扩增后的扩增时序序列作为机组i的lstm-ae模型的输入,通过解码器得到模型输出的重构序列ae模型的输入,通过解码器得到模型输出的重构序列是第i个机组的重构序列中的第x个重构值;计算输入的扩增时序序列与重构序列的误差,得到误差向量序列表示如下: ...
1.一种基于lstm-ae-dt模型的中低压燃气调压器异常检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 2.根据权利要求1所述的一种基于lstm-ae-dt模型的中低压燃气调压器异常检测方法,其特征在于,所述的步骤s2中通过步骤s1得到燃气调压器原始出口压力时序训练数据集x=(x1,x2,…,xj,…,xn),1≤j≤n,计算缺失数据的值前三天...
关税完税价格为15万元，关税税率为40%。在海关完税后取得了完税凭证。另将货物运至公司货场支付不含税运费1万元，取得了一般纳税人开具的增值税专用发票。（2）购进一批化妆品用农产品，取得小规模纳税人代开的增值税专用发票，注明金额3万元。当月全部领用用于生产高档化妆品。（3）委托一县城日化...
我认为,每次运行模型时,自动编码器(AE)都会生成相同的新图像,因为它将输入图像映射到潜在空间中的单个点。另一方面,变分自动编码器(VAE)将输入图像映射到一个分布。因此,如果我们需要一些随机变化的图像,我们需要使用VAE,如果我们每次运行模型时都需要相同的生成图像,我们就使用AE。这是真的吗?我的问题是: AE会...
1.故障代码表 面板显示 说明 故障号 故障点+故障说明 E-CPU 硬件或软件错误 1 0=主板无法识别错误 6=参数引起无法通过自检 10=RAM容量不足 16=运行检测到程序存储区错误 17=启动时检测的程序存储区错误 OFF 主回路有故障 2 1=直流母线电压小于212-405v E-OC 过电流故障 3 0=有短路、参数不正确、启动器...